이 게시물은 Bedrock Messages API 형식을 네이티브로 지원하지 않는 SageMaker에 호스팅된 LLMs를 사용할 때 Strands 에이전트를 위한 사용자 정의 모델 파서를 구축하는 방법을 보여줍니다. 우리는 awslabs/ml-container-creator를 사용하여 SageMaker에 SGLang과 함께 Llama 3.1을 배포하고, 그런 다음 Strands 에이전트와 통합하기 위한 사용자 정의 파서를 구현하는 과정을 안내합니다.

이 글에서는 Amazon Web Services (AWS) 계정에 Fullstack AgentCore Solution Template (FAST)를 배포하는 방법과 해당 아키텍처를 이해하는 방법, 그리고 요구 사항에 맞게 확장하는 방법을 알 수 있습니다. FAST를 사용하면 인증, 인프라 구성 (IaC), 배포 파이프라인 및 서비스 통합을 처리하면서 자체 에이전트를 구축하는 방법을 배울 수 있습니다.

기업 콘텐츠 리뷰 작업을 위한 에이전트 기반 접근 방식 소개. 제품 문서, 지식베이스, 마케팅 자료 및 기술 사양 등 모든 유형의 기업 콘텐츠에 적용 가능. 기술 정확성을 위한 블로그 콘텐츠 검토 실제 예시 제시. 에이전트 구성, 도구 및 확인 소스를 조정하여 다양한 콘텐츠 리뷰 요구에 직접 적용 가능.

본문에서는 Strands 에이전트, Meta의 Llama 4 모델 및 Amazon Bedrock을 사용하여 다중 에이전트 비디오 처리 워크플로우를 구축하는 방법을 탐구하며, 전문화된 AI 에이전트들이 협력하여 비디오 콘텐츠를 자동으로 분석하고 이해하는 방법을 살펴봅니다. 이 솔루션을 소개하기 위해 Amazon SageMaker AI를 사용하여 코드를 안내할 것입니다.

AutoScout24는 표준화된 AI 개발 프레임워크를 구축하여 안전하고 확장 가능한 AI 에이전트를 신속하게 배포할 수 있었습니다.

기업 조직은 웹 기반 애플리케이션에 점점 더 의존하고 있지만, 많은 워크플로가 수동적이며, 이로 인해 운영 효율성과 규정 준수 위험이 발생하고 있다. 이 기술 블로그는 AI 에이전트 주도의 브라우저 자동화가 기업 워크플로 관리에 미치는 영향에 대해 다루고 있다.